خذ ذلك ، بيانات كبيرة! لماذا البيانات الصغيرة قد حزمة أكبر لكمة

هل ترغب في زيادة إنتاجيتك بنسبة 30 دقيقة يوميًا؟ إذا كان بإمكانك التركيز فقط على الأنشطة التي تحقق أكبر قيمة لفريقك ومؤسستك ، فما الذي سيفعله ذلك بالنسبة لك؟ فكر في الأمر. ما هو المهم حقًا في يوم العمل الخاص بك وكم من الوقت تقضيه في الاضطرار للقيام بالمهام الضرورية ، ولكن المهام العاجلة الأخرى؟ مهتم؟ إذن كيف يمكن تحقيق ذلك؟ حسنا ، من خلال استخدام البيانات الصغيرة.

انتظر ماذا؟ أليست البيانات الكبيرة هي البيانات التي يتحدث عنها الجميع؟ إنه ، لكن ربما البيانات الصغيرة تستحق جزءًا أكبر من المحادثة. سنلقي نظرة هنا على ماهية البيانات الصغيرة وكيف يمكنها غالبًا أن تحزم أكبر من البيانات الضخمة.

ما هي البيانات الصغيرة؟

البيانات الصغيرة هي بيانات تم التقاطها منفصلة ودقيقة بما يكفي لفهمها من قبل العقل البشري. عادةً ما يتم جمعها لغرض محدد لوحدة مفردة في المنظمة ، مثل تسجيل مقدار الجهد الفعلي الذي يتم إنفاقه على الأنشطة المختلفة من قبل الأفراد في الفريق. تم تأسيس سبب جمع البيانات الصغيرة في البداية. في هذه الحالة ، سيتم جمعها بهدف تحسين الطريقة التي يقدم بها الفريق قيمته.

على سبيل المقارنة ، فإن تركيز البيانات الكبيرة هو جمع أكبر قدر ممكن من المعلومات ذات الصلة عبر المؤسسة ، ثم تحليلها لتحديد كيف يمكن أن تساعد في الإجابة على الأسئلة. ماذا تخبرنا إحصائيات المبيعات عن اتجاهات السوق وفرص المبيعات الإضافية؟ ما مدى جودة فريق الدعم لدينا في التعامل مع استفسارات العملاء؟ أين نحتاج إلى تحسين عملية تنفيذ المشاريع لدينا لتقليل التجاوز عن الميزانية المقدرة؟

قد يبدو الأمر واضحًا ، لكن البيانات الضخمة تحتاج إلى بيانات كمدخلات ، والكثير منها. في كثير من الأحيان ، هناك حاجة إلى بيانات صغيرة إضافية لدعم البيانات الكبيرة حيث تثير إجابات الأسئلة الأولية المزيد من الأسئلة. بالإضافة إلى ذلك ، من أجل إجراء تحليل لهذه المعلومات ، هناك عدد كبير من الأدوات على مستوى المؤسسات التي يقدمها البائعون ، وهي أدوات تتطلب استثمارًا كبيرًا ووقتًا لإحضارها إلى المنزل ، وإعدادها وتكوينها لبدء إعطاء النتائج. إنه مشروع تكامل للأنظمة من البداية للتواصل مع جميع مصادر البيانات ، ويمكن أن يستغرق الأمر عدة أشهر قبل تسليم مزايا العمل.

على العكس ، تتطلب البيانات الصغيرة تحليلًا بسيطًا ، ويمكن التقاطها بعدة طرق مخصصة - كما هو الحال في جداول البيانات ، وأدوات تتبع المهام والوقت ، وحتى دفاتر السجل اليدوية - ويمكن تحليلها بسرعة وسهولة. لقد رأيت فوائد تتحقق من البيانات الصغيرة خلال أسبوع أو أسبوعين من بداية المشاركة في الإنتاجية. وهذا فقط لأنه يستغرق بعض الوقت لالتقاط المعلومات الخام. عادة ، تصبح التغييرات والفوائد واضحة بسرعة بسبب تركيز البيانات التي تم جمعها.

فوائد البيانات الصغيرة الكبيرة

من تجربتي في تدريب وإدارة الفرق ، فإن الفوائد التالية تنتج عن بيانات صغيرة للأفراد والفرق:

• وعي

  يمكن أن توفر البيانات الصغيرة الوعي بالمكان الذي يركز فيه الأفراد فعلاً على وقتهم وطاقتهم مقابل ما قد يعطي قيمة أكبر. في كثير من الأحيان عندما يبدأ الأفراد في التقاط البيانات الصغيرة ، يدركون بسرعة أهمية ما يكتشفونه.

• التمكين

  من خلال البيانات الصغيرة ، يمكن للأفراد تحديد التغييرات التي يمكنهم تطبيقها والعمل على دعمها من قبل أعضاء آخرين في الفريق. يصبح أعضاء الفريق مسؤولين عن وقيادة التغيير الخاصة بهم.

• الارتباط

  إن قياس التغييرات الإيجابية التي تم تحقيقها والاعتراف بها يمكن أن يخلق إحساسًا أكبر بالفهم المتبادل وقيمته وترابطه.

من خلال وجود موظفين أكثر انشغالًا وحماسًا ، تكتسب المنظمة بدورها وفورات محتملة في التكلفة والجودة والوقت.

كيف يتم التقاط البيانات الصغيرة

عبر قسم تطوير البرمجيات ، يمكن للبيانات الكبيرة تحليل معلومات خطة المشروع ، مما يتيح تحليل عدد الأشخاص والمدة والجهد اللازمين لتقديم أنواع مختلفة من المشاريع. ما ينقصنا هو كيف يؤدي كل فرد فعليًا مهام مشروعه على أساس يومي. من خلال التقاط هذه البيانات الصغيرة ، يمكننا أن نبدأ في معرفة أفضل السبل لهيكلة المشروع وفرقه ويوم عملهم. ما أنواع المهام التي يستمتع بها كل شخص ويحسن أدائه؟ ما الذي يرغبون في تفويضه أو إسقاطه؟ ما أنواع الاتصالات التي تعمل بشكل أفضل مع من؟ ما هو مستوى التوجيه والتوجيه التي يحتاجها الأفراد؟

من خلال تغيير الطريقة ، نشتق فوائد مرئية على مستوى البيانات الضخمة ، ولكن ليس التغييرات التي أدت إلى ذلك. غالبًا ما يؤدي تحليل البيانات الضخمة إلى نموذج عام ، على سبيل المثال ، على افتراض أن كل شخص لديه مستوى مهارة وخبرة مماثل. فقط من خلال النظر في تفاصيل البيانات الصغيرة حول كيفية عمل كل شخص والمساهمة في المشروع (بطريقته الفريدة) ، يمكن تحقيق هذه الأنواع من الفوائد.

حيث يتم استخدام البيانات الصغيرة

من المؤكد أن هناك قيمة يمكن الحصول عليها من استخدام البيانات الضخمة ، لكن المراجعات الحديثة للسوق وعروض المنتجات تجد حيرة حول أفضل الممارسات وكيفية استخلاص أفضل قيمة من التنفيذ. وجد استعراض أجراه Gartner مؤخرًا أن 8٪ فقط من الشركات التي شملها الاستطلاع قامت بتنفيذ تحليلات البيانات الكبيرة و 57٪ لا يزالون في مراحل البحث والتخطيط.

بالنسبة إلى أي تحليل للبيانات ، لا يتمثل المفتاح في سحب جميع البيانات التي لديك ، ثم محاولة البحث عن القيمة ، إنه استخدام البيانات التي يمكن أن تساعد في الإجابة على أسئلة معينة. وهنا تربح البيانات الصغيرة لسببين رئيسيين:

• يجب فهم القيمة والسبب المطلوبين لجمع البيانات مقدما.
• توفر البيانات الصغيرة إجابات نوعية وكمية ، مما يتيح إجراء تغييرات دقيقة. بمعنى آخر ، هناك عدد أقل من الافتراضات العامة التي تم إنشاؤها في البيانات الصغيرة.

حاليًا ، يتم استخدام البيانات الصغيرة أكثر فأكثر ضمن برامج مشاركة الموظفين والتطوير المهني ، بما في ذلك التدريب و 360 تقييمًا. هناك اتجاه ناشئ نحو البيانات الصغيرة لزيادة الكفاءة وتحسين المشاركة داخل المؤسسات من أسفل إلى أعلى ، بدلاً من البيانات الضخمة التي تقود هذه في الاتجاه المعاكس.

في النهاية ، لن تحل البيانات الصغيرة محل البيانات الضخمة ، ولكن هناك الكثير الذي يمكن أن يؤدي ارتباط البيانات الصغيرة إلى تعليم البيانات الضخمة حول كيفية الحصول على الأفضل من كلا الاتجاهين. عند التفكير في أي تطبيق كبير للبيانات ، اسأل نفسك عن الأسئلة الصغيرة المتعلقة بالبيانات التي قد تساعدك في الحصول على قيمة. قد يساعد ذلك في زيادة العبوة في استراتيجيتك الناتجة. (اقرأ وجهة نظر أخرى حول قيمة البيانات الضخمة في مجال الأعمال في هل يمكن لتحليلات البيانات الكبيرة إغلاق فجوة ذكاء الأعمال؟)